以下是一个使用自定义标识符对嵌套数据进行去规范化序列化的解决方法的代码示例：

# 定义一个函数，用于将嵌套数据进行去规范化序列化
def normalize(data):
    result = {}  # 存储去规范化后的数据
    keys = set()  # 存储所有的自定义标识符

    def recurse(sub_data, path):
        if isinstance(sub_data, dict):
            for key, value in sub_data.items():
                new_path = f"{path}.{key}" if path else key
                recurse(value, new_path)
        elif isinstance(sub_data, list):
            for index, item in enumerate(sub_data):
                new_path = f"{path}[{index}]"
                recurse(item, new_path)
        else:
            keys.add(path)
            result[path] = sub_data

    recurse(data, "")
    return result, keys

# 示例数据
data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "New York",
        "state": "NY"
    },
    "orders": [
        {
            "id": 1,
            "product": "Apple",
            "quantity": 5
        },
        {
            "id": 2,
            "product": "Banana",
            "quantity": 10
        }
    ]
}

# 进行去规范化序列化
normalized_data, identifiers = normalize(data)

# 打印去规范化后的数据
for identifier in identifiers:
    print(f"{identifier}: {normalized_data[identifier]}")

运行以上代码，将会输出以下结果：

address.city: New York
address.state: NY
address.street: 123 Main St
orders[0].id: 1
orders[0].product: Apple
orders[0].quantity: 5
orders[1].id: 2
orders[1].product: Banana
orders[1].quantity: 10
age: 30
name: John

该示例代码中的 normalize 函数使用递归的方式遍历嵌套的数据结构，将每个嵌套字段的路径作为自定义标识符，并将其与对应的值存储在 result 字典中。同时，它还使用 keys 集合来存储所有的自定义标识符，以便后续使用。

你可以根据自己的具体需求，对该示例代码进行适当的修改和扩展。